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May / 11

Nov / 21

  • Transfert d'attention : isoler le rôle des mécanismes d'attention dans les transformateurs de vision
    Nov 21, 2024 at 06:00 pm
    Les Vision Transformers (ViT) ont révolutionné la vision par ordinateur en proposant une architecture innovante qui utilise des mécanismes d'auto-attention pour traiter les données d'image. Contrairement aux réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui s'appuient sur des couches convolutives pour l'extraction de fonctionnalités, les ViT divisent les images en patchs plus petits et les traitent comme des jetons individuels. Cette approche basée sur des jetons permet un traitement évolutif et efficace d'ensembles de données volumineux, ce qui rend les ViT particulièrement efficaces pour les tâches de grande dimension telles que la classification d'images et la détection d'objets. Leur capacité à dissocier la manière dont les informations circulent entre les jetons de la manière dont les fonctionnalités sont extraites au sein des jetons fournit un cadre flexible pour relever divers défis de vision par ordinateur.

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